MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977248165 · doi:10.1103/physrevlett.114.080503

Microwave Quantum Illumination

2015· article· en· W1977248165 sur OpenAlexaff
Shabir Barzanjeh, Saikat Guha, Christian Weedbrook, David Vitali, Jeffrey H. Shapiro, Stefano Pirandola

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensPQ Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchAir Force Office of Scientific ResearchLeverhulme TrustEngineering and Physical Sciences Research CouncilEuropean CommissionAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésMicrowavePhysicsOpticsQuantumQuantum sensorQuantum imagingSIGNAL (programming language)OptoelectronicsQuantum informationQuantum networkQuantum mechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum illumination is a quantum-optical sensing technique in which an entangled source is exploited to improve the detection of a low-reflectivity object that is immersed in a bright thermal background. Here, we describe and analyze a system for applying this technique at microwave frequencies, a more appropriate spectral region for target detection than the optical, due to the naturally occurring bright thermal background in the microwave regime. We use an electro-optomechanical converter to entangle microwave signal and optical idler fields, with the former being sent to probe the target region and the latter being retained at the source. The microwave radiation collected from the target region is then phase conjugated and upconverted into an optical field that is combined with the retained idler in a joint-detection quantum measurement. The error probability of this microwave quantum-illumination system, or quantum radar, is shown to be superior to that of any classical microwave radar of equal transmitted energy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations491
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review LettersMême sujetMechanical and Optical ResonatorsTravaux en français237 207